Основное отличие между пакетной нормализацией и слой-нормализацией в нейронных сетях заключается в способе нормализации данных. 1

Пакетная нормализация (Batch Normalization) предполагает нормализацию каждого отдельного параметра в разрезе исторических данных. 1 Для этого вычисляются среднее значение и дисперсия для каждого канала по всем элементам (пикселям или токенам) во всех пакетах. 2 Пакетная нормализация ускоряет обучение глубоких нейронных сетей, но требует достаточно большого размера пакета. 2

Слой-нормализация (Layer Normalization) работает с показателями в рамках текущего состояния, а не опирается на историю значений одного показателя. 1 Для нормализации используются все блоки в слое текущей выборки. 3 Слой-нормализация менее зависима от размера пакета и может использоваться с небольшими пакетами. 2 Она подходит для последовательных задач, в основном в NLP. 2

Таким образом, пакетная нормализация больше ориентирована на задачи, где важен большой размер пакета, а слой-нормализация — для ситуаций, где важны показатели в текущем состоянии и небольшой размер пакета. 2